深度学习面临的问题和现在解决的办法： 简要来说，分两步使用DL：初始化时一层一层的选择权重，而后再进行训练： 那么怎么做pre-training，即怎么选择权重呢？好的权重能够不改变原有资料的信息，即编码过后信息够解码过后仍能保持 ...
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2015-08-05 21:48:42
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编程题＃1：寻找下标来源: POJ(Coursera声明：在POJ上完成的习题将不会计入Coursera的最后成绩。)注意： 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述已知一个整数数组x[],其中的元素彼此都不相同。找出给定的数组中是否有一个元素满足x[i]=i的关系，数组下标从0开...
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2015-08-04 22:48:19
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编程题＃2：四大湖来源: POJ(Coursera声明：在POJ上完成的习题将不会计入Coursera的最后成绩。)注意： 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述我国有4大淡水湖。A说：洞庭湖最大，洪泽湖最小，鄱阳湖第三。B说：洪泽湖最大，洞庭湖最小，鄱阳湖第二，太湖第三。C说：...
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2015-08-04 22:43:22
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由perceptron线性组成的一个神经网络： 通过赋予g不同的权值，来实现不同的切分功能： 但有的切分只通过一次特征转换是不够的，需要多次转换，如下：Neural Network Hypothesis：为了便于优化，将sign（离散）变成tanh，这个函数相当于regression的拉伸与...
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2015-08-04 18:54:47
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将Adaboost和decision tree相结合，需要注意的地主是，训练时adaboost需要改变资料的权重，如何将有权重的资 料和decision tree相结合呢？方法很类似于前面讲过的bagging，通过采样资料来使资料获得不同的权重。 一棵完全的树的权值...
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2015-08-03 22:33:00
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这是我们已经学到的（除Decision Tree外） 下面是一个典型的decision tree算法，有四个地方需要我们选择： 接着介绍了一个CART算法：通过decision stump分成两类，衡量子树的标准是，将数据分成两类后，这两类数据的纯度...
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2015-07-31 21:49:12
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此文是斯坦福大学，机器学习界 superstar — Andrew Ng 所开设的 Coursera 课程：Machine Learning 的课程笔记。力求简洁，仅代表本人观点，不足之处希望大家探讨。
课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome...
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2015-07-29 19:22:48
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将分类器组合的过程中，将重点逐渐聚焦于那些被错分的样本点，这种做法背后的数学原因，就是这讲的内容。 在用bootstraping生成g的过程中，由于抽样对不同的g就生成了不同的u，接下来就是不断的调整u，使得Ein最小。 g越不同，通过...
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2015-07-28 18:08:53
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这一节讲如何将得到的feature或hypothesis组合起来用于预测。 1. 林老师给出了几种方法 在选择g时，需要选择一个很强的g来确保Eval最小，但如果每个g都很弱该怎么办呢 这个时候可以选择Aggregation的方式将这些若g组合起来，组合起来的G，既能fea...
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2015-07-27 18:36:30
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使用Scala完成归并排序，源代码来自Coursera 《Scala函数式编程原理》。并不局限于Scala语言，更多的想表达一种递归的思考方式。如果有更为合理的理解，请留言~...
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2015-07-26 22:47:47
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